論文の概要: PartUV: Part-Based UV Unwrapping of 3D Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16659v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 18:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.804027
• Title: PartUV: Part-Based UV Unwrapping of 3D Meshes
• Title（参考訳）: PartUV:3Dメッシュの部品ベースのUV展開
• Authors: Zhaoning Wang, Xinyue Wei, Ruoxi Shi, Xiaoshuai Zhang, Hao Su, Minghua Liu,
• Abstract要約: PartUVは部分ベースのUVアンラッピングパイプラインで、歪みの少ない部分整列チャートを生成する。 PartUVは、人造、CAD、AI生成、共通形状を含む4つの多様なデータセットで評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.100992979838814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: UV unwrapping flattens 3D surfaces to 2D with minimal distortion, often requiring the complex surface to be decomposed into multiple charts. Although extensively studied, existing UV unwrapping methods frequently struggle with AI-generated meshes, which are typically noisy, bumpy, and poorly conditioned. These methods often produce highly fragmented charts and suboptimal boundaries, introducing artifacts and hindering downstream tasks. We introduce PartUV, a part-based UV unwrapping pipeline that generates significantly fewer, part-aligned charts while maintaining low distortion. Built on top of a recent learning-based part decomposition method PartField, PartUV combines high-level semantic part decomposition with novel geometric heuristics in a top-down recursive framework. It ensures each chart's distortion remains below a user-specified threshold while minimizing the total number of charts. The pipeline integrates and extends parameterization and packing algorithms, incorporates dedicated handling of non-manifold and degenerate meshes, and is extensively parallelized for efficiency. Evaluated across four diverse datasets, including man-made, CAD, AI-generated, and Common Shapes, PartUV outperforms existing tools and recent neural methods in chart count and seam length, achieves comparable distortion, exhibits high success rates on challenging meshes, and enables new applications like part-specific multi-tiles packing. Our project page is at https://www.zhaoningwang.com/PartUV.
• Abstract（参考訳）: UVの平坦な3D表面を最小限の歪みで2Dに解き放ち、複雑な表面を複数のチャートに分解する必要がある。 広範に研究されているが、既存のUVアンラッピング法は、通常うるさい、うるさい、条件の悪いAI生成メッシュとしばしば苦労する。 これらの手法は、しばしば高度に断片化されたチャートと準最適境界を生成し、アーティファクトを導入し、下流のタスクを妨げる。 低歪みを維持しながら、パートアラインチャートを著しく少なく生成する、パートベースUVアンラッピングパイプラインであるPartUVを紹介する。 最新の学習に基づく部分分解手法PartField上に構築されたPartUVは、高レベルの意味的部分分解と、トップダウン再帰的フレームワークにおける新しい幾何学的ヒューリスティックスを組み合わせたものである。 これにより、各チャートの歪みが、ユーザが指定した閾値以下でありながら、チャートの総数を最小限に抑えることができる。 パイプラインはパラメータ化とパッキングアルゴリズムを統合して拡張し、非マニフォールドおよび縮退メッシュの専用処理を取り入れ、効率性のために広範囲に並列化されている。 人為的、CAD、AI生成、共通形状を含む4つの多様なデータセットで評価され、PartUVは既存のツールや最近のニューラルネットワークを、チャート数とシームの長さで上回り、同等の歪みを達成し、挑戦的なメッシュに対して高い成功率を示し、パート固有のマルチタイルパッキングのような新しいアプリケーションを可能にする。 プロジェクトページはhttps://www.zhaoningwang.com/PartUV.comにある。

関連論文リスト

• HBSplat: Robust Sparse-View Gaussian Reconstruction with Hybrid-Loss Guided Depth and Bidirectional Warping [11.035994094874141]
  HBSplatは、堅牢な構造的キュー、仮想ビュー制約、隠蔽された領域補完をシームレスに統合するフレームワークである。 HBSplatは21.13dBのPSNRと0.189LPIPSを達成し、リアルタイム推論を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T15:03:31Z)
• SeqTex: Generate Mesh Textures in Video Sequence [62.766839821764144]
  本稿では3次元テクスチャ生成モデルのトレーニングのための新しいエンドツーエンドフレームワークであるSeqTexを紹介する。 画像条件とテキスト条件の両テクスチャ生成タスクにおいて,SeqTexは最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-06T07:58:36Z)
• Auto-Regressive Surface Cutting [16.593710516134472]
  プロのモデルを模倣して切り目を生成する自動再スキャンモデルSeamGPTを紹介する。 本手法は, 多様体および非多様体メッシュを含むUVアンラッピングベンチマークにおいて, 例外的な性能を実現する。 部品分解のためのクリーンなバウンダリを提供することで、既存の3Dセグメンテーションツールを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-22T12:53:07Z)
• SparseFlex: High-Resolution and Arbitrary-Topology 3D Shape Modeling [79.56581753856452]
  SparseFlexは、新しいスパース構造のアイソサーフェス表現で、レンダリング損失から最大10243ドルの解像度で、差別化可能なメッシュ再構築を可能にする。 SparseFlexは、高解像度で差別化可能なメッシュ再構成とレンダリングロスによる生成を可能にすることで、3D形状の表現とモデリングの最先端性を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T17:46:42Z)
• Volumetric Surfaces: Representing Fuzzy Geometries with Layered Meshes [59.17785932398617]
  高品質なビュー合成はボリュームレンダリング、スプレイティング、サーフェスレンダリングに依存している。 実時間ビュー合成のための新しい表現として,サンプリング位置の個数が小さく,有界であることを示す。 我々は、オブジェクトを半透明な多層メッシュとして固定順序で表現することで、これを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T07:18:26Z)
• CVT-xRF: Contrastive In-Voxel Transformer for 3D Consistent Radiance Fields from Sparse Inputs [65.80187860906115]
  スパース入力によるNeRFの性能向上のための新しい手法を提案する。 まず, サンプル線が, 3次元空間内の特定のボクセルと交差することを保証するために, ボクセルを用いた放射線サンプリング戦略を採用する。 次に、ボクセル内の追加点をランダムにサンプリングし、トランスフォーマーを適用して各線上の他の点の特性を推測し、ボリュームレンダリングに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T15:56:17Z)
• Nuvo: Neural UV Mapping for Unruly 3D Representations [61.87715912587394]
  既存のUVマッピングアルゴリズムは、最先端の3D再構成と生成技術によって生成された幾何学で動作する。 本稿では,3次元再構成と生成技術により生成された幾何学的手法を用いたUVマッピング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:58:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。